CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích hôi quy tuyến tính
Sau khi kiểm đinh thang đo bằng EFA, Cronbach’s Alpha ta đã xác đinh đươc 6 nhân tố anh hưởng đến Hài lòng khách hàng. Phương pháp hôi quy đươc sử dụng để xác đinh sự tương quan này co tuyến tính hay không và mức độ quan trọng của tưng nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng.
Để kiểm đinh 6 gia thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 một mô hình hôi quy tuyến tính bội đươc phát triển như sau:
HL = β1TC + β2PH + β3DB + β4GC + β5CT + β6HH
Trong đo:
Các hệ số hôi quy: β1, β2, β3, β4, β5, β6
Biến phụ thuộc: HL – thành phần hài lòng Biến độc lập bao gôm:
PH: Thành phần phan hôi DB: Thành phần đam bao GC: Thành phần giá ca CT: Thành phần cam thông HH: Thành phần hữu hình
4.4.1. Kiểm định ma trận tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hôi quy tuyến tính ta se xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và tưng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan Pearson này luôn nằm trong khoang tư -1 đến +1, lấy giá tri tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì kết luận co mối quan hệ chặt che, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng co mối quan hện với nhau và phân tính hôi quy tuyến tính co thể phu hơp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng co tương quan lớn với nhau thì đo cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng co thể xay ra hiện tương đa cộng tuyến trong mô hình hôi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các biến
HL TC PH DB CT HH GC HL Pearson Correlation 1 0,585** 0,718** 0,543** 0,634** 0,506** 0,667** TC Pearson Correlation 0,585** 1 0,653** 0,448** 0,531** 0,372** 0,393** PH Pearson Correlation 0,718** 0,653** 1 0,532** 0,703** 0,568** 0,554** DB Pearson Correlation 0,543** 0,448** 0,532** 1 0,449** 0,375** 0,408** CT Pearson Correlation 0,634** 0,531** 0,703** 0,449** 1 0,565** 0,559** HH Pearson Correlation 0,506** 0,372** 0,568** 0,375** 0,565** 1 0,452** GC Pearson Correlation 0,667** 0,393** 0,554** 0,408** 0,559** 0,452** 1 **. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến HL (biến phụ thuộc) với các biến độc lập PH, HH, TC, DB, CT, GC. Hệ số tương quan giữa các biến đêu cao (thấp nhất bằng 0,506) ta co thể kết luận các biến độc lập co thể đưa vào mô hình để giai thích cho biến HL, các giá tri Sig. đêu nhỏ (< 0,05).
Ngoài ra các biến độc lập co tương quan với nhau với mức y nghĩa nhỏ (nhỏ hơn 0.05) do vậy chúng ta kiểm đinh chặt hiện tương đa cộng tuyến xay ra trong phương trình hôi quy.
Mối tương quan giữa biến phụ thuộc và sáu biến độc lập cho thấy mối tương quan giữa sự hài lòng khách hàng (biến phụ thuộc) với tưng biến độc lập. Trong đo:
- Các hệ số tương quan tư 0,4 đến 0,6 cho thấy các biến này co tương quan trung bình
- Riêng biến giá và sự hài lòng khách hàng, phan hôi và sự hài lòng khách hàng co hệ số tương quan 0,667 và 0,718 cho thấy các biến này co tương quan mạnh với nhau (r=0,6-0,8)
4.4.2. Đánh giá độ phu hợp cua mô hình hôi quy tuyến tính bội
Để kiểm đinh sự phu hơp giữa thành phần PH, HH, TC, DB, CT, GC với sự hài lòng tác gia sử dụng hàm hôi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lươt. Như vậy thành phần PH, HH, TC, DB, CT, GC là biến độc lập – Independents và HL là biến phụ thuộc – Dependent se đươc đưa vào chạy hôi quy tưng bước. Kết qua nhận đươc cho thấy mức y nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác đinh R2 = 0,658 (hay R2 hiệu chỉnh = .648) chứng minh cho sự phu hơp của mô hình (bang 5.12). Nghĩa là mô hình hôi quy tuyến tính đươc xây dựng phu hơp với tập dữ liệu 64,8%. Noi cách khác khoang 64,8% khác biệt của biến độc lập co thể giai thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc
Bảng 4.10: Đánh giá độ phu hợp cua mô hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn cua ước lượng
Tiếp theo, kiểm đinh F là phép kiểm đinh gia thuyết vê độ phu hơp của mô hình hôi quy tuyến tính tổng thể. Y tưởng của kiểm đinh này vê mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là no xem xét biến phụ thuộc co liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hơp các biến độc lập hay không.
Gia thuyết H0: β1= β2,= β3 = β4 = β5 = β6 = 0
Nếu gia thuyết H0 bi bác bỏ chúng ta co thể kết luận là kết hơp của các biến hiện co trong môi hình co thể giai thích đươc thay đổi của biến phụ thuộc, điêu này co nghĩa là mô hình ta xây dựng phu hơp với tập dữ liệu
Bảng 4.11: Kết quả phân tích kiểm định F
Mô hình Tổng độ lệch
bình phương Bậc tựdo df phương bìnhĐộ lệch bình quân F Sig. Hôi quy 96,272 6 16,045 63,517 0,000b Phần dư 50,018 198 0,253 Tổng 146,289 204 Ta co F ;df ;df F 0.05;6;198 2,14 1 2
Tư bang kết qua phân tích phương sai: F = 63,517> 2,14, do đo ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Trong bang phân tích phương sai ở trên, cho thấy tri số F đươc tính tư giá trị R2 của mô hình đầy đủ, co mức y nghĩa với Sig. =0,000 (< 0,05) cho thấy se an toàn khi bác bỏ gia thuyết H0 cho rằng tất ca hệ số hôi quy bằng 0. Hay noi cách khác, với giá tri sig. < 0,05 co nghĩa là mô hình hôi quy tuyến tính đưa ra là phu hơp với dữ liệu thực tế thu thập đươc và các biến đưa vào đêu co y nghĩa trong thống kê với mức y nghĩa 5%. Như vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập co tương quan tuyến tính với nhau ở mức độ tin cậy là 95%.
Kiểm định phân phôi chuẩn cua phần dư
Phần dư co thể không tuân theo phân phối chuẩn vi những ly do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phai là hằng số, số lương các phần dư không đủ nhiêu để phân tích… Co hai cách thường đươc sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là ve đô thi P-Plot, đô thi này thể hiện các giá tri
của các điểm phân vi của phân phối của biến phần dư theo các phân vi của phân phối chuẩn. Nếu trên đô thi P-Plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì co thể đươc xem phần dư co phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là ve đô thi Histogram của phần dư chuẩn hoá, nếu đô thi co dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chông lên biểu đô tần số và co trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và giá tri độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì xem như phần dư co phân phối chuẩn.
Trong bài nghiên cứu này, tác gia thực hiện kiểm đinh phân phối chuẩn của phần dư bằng cách xây dựng biểu đô tần số của các phần dư. Biểu đô cho thấy một đường cong phân phối chuẩn đươc đặt chông lên biểu đô tần số. Ta co thể kết luận rằng phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn. Như vậy gia thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bi vi phạm.
4.4.3. Xác định tầm quan trọng cua các yếu tô trong mô hình
Kết qua phân tích hôi quy cho thấy, trong số 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, co 4 nhân tố co anh hưởng đến sự hài lòng, đo là thành phần tin cậy, phan hôi, đam bao, giá ca. Các biến này đêu co anh hưởng dương đến sự hài lòng khách hàng (do hệ số beta đêu dương)
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hôi quy
Mô hình
Hệ sô chưa điêu chỉnh
Hệ sô điêu
chỉnh Kiểm định -t Mức y nghĩa thông kê Sig. Thông kê
B Độ lệchchuẩn Beta Dung sai VIF
Hằng số -0,299 0,231 -1,298 0,196 TC 0,154 0,057 0,150 2,684 0,008 0,552 1,812 PH 0,308 0,078 0,285 3,940 0,000 0,329 3,039 DB 0,156 0,056 0,140 2,783 0,006 0,678 1,475 CT 0,065 0,074 0,055 0,878 0,381 0,438 2,285 HH 0,077 0,063 0,065 1,221 0,224 0,616 1,623 GC 0,329 0,052 0,333 6,306 0,000 0,620 1,612
Hệ số phong đại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này không co quan hệ chặt che với nhau nên không co hiện tương đa cộng tuyến xay ra. Do đo, mối quan hệ giữa các biến độc lập không anh hưởng đáng kể đến kết quả giai thích của mô hình hôi quy.
Trong 6 thành phần đo lường sự Hài lòng nêu trên hầu hết đêu co anh hưởng đáng kể đến HL với mức y nghĩa sig < 0,05 riêng hai thành phần cam thông và hữu hình với mức y nghĩa Sig > 0.05 nên hai thành phần này không co anh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Như vậy trong 6 gia thuyết đặt ra trong mô hình nghiên cứu chính thức ta chấp nhận 4 gia thuyết và hai gia thuyết vê cam thông và phương tiện hữu hình bi bác bỏ.
Tư bang 4.12 cho hàm hôi quy chuẩn hoá như sau:
HL = 0,150*TC + 0,285*PH + 0,140*DB + 0,333*GC
Trong đo:
HL: Thành phần Hài lòng; PH: Thành phần Phan hôi; TC: Thành phần Tin cậy; DB: Thành phần Đam bao; GC: Thành phần Giá ca.
Hệ số hôi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hôi quy trên anh hưởng ty lệ thuận chiêu đến sự Hài lòng.
Phương trình hôi quy theo hệ số Bêta chuẩn hoa đươc giai thích như sau: - Kết qua hôi quy cho thấy mối quan hệ giữa thành phần tin cậy và sự hài lòng của
nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (như phan hôi, đam bao, giá ca), khi tăng thành phần tin cậy lên một đơn vi thì sự hài lòng của khách hàng se tăng lên trung bình 0,150 đơn vi. Như vậy, khi siêu thi luôn thực hiện đúng các chương trình khuyến mại đã hứa với khách hàng, hay khi khách hàng gặp kho khăn trong việc tìm kiếm vận chuyển hàng hoa đươc sự giúp đỡ của nhân viên siêu thi thì sự hài lòng của khách hàng vê siêu thi càng tăng lên. Ngoài ra, việc siêu thi không để xay ra một sai sot nào với khách hàng (tên hàng hoa, niêm yết giá, chất lương hàng hoa…), và không bắt khách hàng không phai chờ đơi lâu khi tính tiên cũng se làm tăng đáng kể sự hài lòng của khách hàng. Do vậy, siêu thi Co.op Mart chi nhánh Thủ Đức nên tuân thủ đúng các cam kết với khách hàng vê mọi hoạt động của mình, đông thời tăng cường hơn nữa các hoạt động hô trơ dich vụ cho khách hàng khi tham gia mua sắm tại siêu thi như thông tin san phẩm, hướng dẫn khách hàng, giai đáp thắc mắc. Để làm đươc các yếu tố đo cần co sự thống nhất của siêu thi đối với nhân viên bán hàng với mục tiêu đặt lơi ích cao nhất của khách hàng lên hàng đầu.
- Kết qua hôi quy cho thấy mối quan hệ giữa thành phần phan hôi và sự hài lòng của khách hàng là 0,285 với mức y nghĩa thống kê Sig. = 0,000. Điêu này co y nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (như tin cậy, đam bao, giá ca), khi tăng thành phần phan hôi lên một đơn vi thì sự hài lòng của khách hàng se tăng lên trung bình 0,285 đơn vi. Kết qua này cũng phu hơp với nghiên cứu trước đo vê khao sát sự hài lòng của khách hàng đối với các nhà bán lẻ (Dusharme, 2007). Thật vậy, tư thực tiễn ta thấy thành phần phan hôi là một nhân tố quyết đinh không nhỏ đến sự hài lòng khách hàng, đơn cử như thông qua thái độ nhân viên của siêu thi luôn nhanh chong thực hiện dich vụ cho khách hàng, luôn thông báo cho khách hàng kip thời khi co những thay đổi, luôn nhiệt tình giúp đỡ khách hàng và giai đáp nhanh chong những thắc mắc của khách hàng thì khách hàng se co một ấn tưởng tốt vê siêu thi và se giới thiệu siêu thi cho những người khác. Như vậy, siêu thi Co.op Mart chi nhánh Thủ Đức nên tăng cường các kênh thông tin phan hôi của khách hàng như tăng cường các nhân viên bán hàng tại các khu vực đông khách, tại quầy
tính tiên, … nhằm hô trơ khách hàng khi họ tham gia mua sắm, và nếu họ co gặp các vấn đê thì se đươc hô trơ một cách nhanh nhất. Ngoài ra, siêu thi cũng cung cấp số điện thoại nong cho khách hàng để phan hôi các thông tin nếu khách hàng mong muốn và cần co cơ chế phan hôi nhanh nhất co thể như tra lời ngay, hoặc gửi tin nhắn phan hôi qua điện thoại, hoặc qua thông tin mua sắm của khách hàng.
- Kết qua hôi quy cho thấy mối quan hệ giữa thành phần đam bao và sự hài lòng của khách hàng là 0,140 với mức y nghĩa thống kê Sig. = 0,006. Điêu này co y nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (như tin cậy, phan hôi, giá ca), khi tăng thành phần đam bao lên một đơn vi thì sự hài lòng của khách hàng se tăng lên trung bình 0,140 đơn vi. Thật vậy, khi khách hàng cam thấy an toàn khi thực hiện các dich vụ tại siêu thi và cam nhận đươc nhân viên siêu thi co tinh thần trách nhiệm cao trong công việc, co kiến thức tra lời các câu hỏi yêu cầu tư vấn san phẩm của khách hàng thì sự hài lòng càng cao và y đinh đến siêu thi se đươc lặp lại nhiêu lần. Như vậy, để đáp ứng tốt nhất các yêu cầu trên siêu thi cần co cơ chế đào tạo nhân viên thường xuyên với các kỹ năng cần thiết, ngoài ra cần co cơ chế thưởng phạt với các nhân viên không đáp ứng đươc các yêu cầu công việc hoặc gây phiên nhiễu, hoặc thiệt hại cho khách hàng. Đông thời, siêu thi nên co bộ chỉ tiêu như là hệ thống chuẩn mực riêng vê thái độ phục vụ khách hàng để qua đo co hình thức xử phạt công bằng vưa đam bao các quyên lơi của khách hàng và nhân viên cũng như của siêu thi.
- Kết qua hôi quy cho thấy mối quan hệ giữa thành phần giá ca và sự hài lòng của khách hàng là 0,333 với mức y nghĩa thống kê Sig. = 0,000. Điêu này co y nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (như tin cậy, phan hôi, đam bao), khi thành phần giá đươc tăng lên một đơn vi (hay noi cách khác khi giá ca ở mức phu hơp) thì sự hài lòng của khách hàng se tăng lên trung bình 0,333 đơn vi.
Phương trình hôi quy cho thấy thành phần giá ca co anh hưởng nhiêu nhất đến sự hài lòng của khách hàng (beta = 0,333). Trong thực tế cho thấy, giá ca tại Co.op Mart chi nhánh Thủ Đức co cao hơn tại Big C Bình Dương ở khá nhiêu mặt hàng nên đã khiến cho khách hàng không mấy hài lòng khi đến mua sắm tại Co.op
Mart chi nhánh Thủ Đức. Người tiêu dung khi chọn mua hàng, họ luôn mong muốn mua đươc giá rẻ nhất du là mức chênh lệch là co thể rất nhỏ. Hơn nữa, các san phẩm tiêu dung thường không co sự khác biệt lớn, do vậy yếu tố giá ca là yếu tố quyết đinh quan trọng cho sự lựa chọn của khách hàng khi mua sắm. Vì vậy, trong kinh doanh mặt hàng bán lẻ như siêu thi thì giá luôn là yếu tố đầu tiên để quyết đinh khách hàng co đến mua sắm thường xuyên hay không. Nếu co nhiêu mặt hàng co giá cao hơn so với siêu thi khác, se khiến cho tâm lí khách hàng luôn cam thấy mọi mặt hàng còn lại cũng se cao nên họ se không hài lòng khi ghé qua mua sắm. Như vậy, Co.op Mart chi nhánh Thủ Đức nên co các cơ chế quan tri giá ca đối với các mặt hàng một cách hiệu qua nhất. Trong đo, tập trung vào quan tri tôn kho và chuôi cung ứng nhằm làm giam chi phí đầu vào và các chi phí liên quan.
4.5. Đánh giá sự khác biệt cua các yếu tô nhân khẩu học đơi với sự hài lịng của khách hàng khi mua sắm tại siêu thị Co.op Mart chi nhánh Thu Đức
Nội dung của phần này nhằm kiểm đinh sự khác biệt trong việc cam nhận